google/vit-base-patch16-224-in21k下载

Google/ViT-Base-Patch16-224-in21k是一个基于Transformer的视觉模型，是在大规模图像数据集上进行预训练的。它使用了224x224像素大小的图像进行预训练，并且提供了在21,000个图像类别上进行训练的权重。这个模型是一个基于强化学习和自监督学习的方法进行训练的，目的是提高图像分类和特征提取的性能。

要下载Google/ViT-Base-Patch16-224-in21k模型，您可以在Google的开源代码库"google-research/vision_transformer"中找到相关资源。您可以通过克隆整个代码库或者下载特定文件来获取模型的权重和相关代码。

下载这个模型可以帮助您在自己的项目中应用和测试最新的视觉处理技术。通过使用Google/ViT-Base-Patch16-224-in21k模型，您可以在计算机视觉领域中进行图像分类、特征提取等任务，并且可以根据自己的需求进行定制和修改。

总之，Google/ViT-Base-Patch16-224-in21k是一个基于Transformer的视觉模型，可以通过下载相关资源来获取模型权重和代码，从而在自己的项目中使用和测试该模型。

相关问题

ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")怎么下载权重

`ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")` 是一种加载预训练模型的方式，通常用于像 Hugging Face 的 transformers 库这样的深度学习框架。这个函数会从Hugging Face Model Hub 下载并加载预先训练好的 Vision Transformer (ViT) 模型，比如Google的ViT-B/16，它是一个基于patch16大小、输入图像尺寸为224x224的模型，并在ImageNet上进行了预训练。

如果你想下载这个模型的权重，你需要有网络连接并且Hugging Face库已经安装在你的环境中。你可以通过以下步骤进行：

1. 首先确保你已经安装了transformers库，如果没有，可以使用pip安装：

   pip install transformers

2. 然后加载模型：

   from transformers import ViTModel

   model = ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")

这将自动下载并加载模型权重到本地。

如果需要手动下载，可以在Hugging Face Model Hub的页面上找到模型的详细信息和下载链接：https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224-in21k

self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')可以替换成什么

`ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')` 加载的是预训练的 ViT 模型的权重，如果你想重新训练一个新的 ViT 模型，可以使用 `ViTModel` 类来定义一个未经过预训练的 ViT 模型，然后将其作为 `self.vit` 的值进行赋值。示例代码如下：

from transformers import ViTModel

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ViT, self).__init__()
        self.vit = ViTModel(
            image_size=32,
            patch_size=4,
            num_classes=10,
            dim=512,
            depth=6,
            heads=8,
            mlp_dim=1024,
            dropout=0.1,
            emb_dropout=0.1
        )
        self.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.vit(x)
        x = x.last_hidden_state.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们使用 `ViTModel` 类定义了一个未经过预训练的 ViT 模型。其中，`image_size` 表示输入图像的大小，`patch_size` 表示每个 patch 的大小，`num_classes` 表示分类的类别数，`dim` 表示 Transformer 模型的隐藏层维度，`depth` 表示 Transformer 模型的层数，`heads` 表示自注意力机制中的头数，`mlp_dim` 表示 Transformer 模型中全连接层的维度，`dropout` 表示 dropout 的概率，`emb_dropout` 表示输入嵌入层的 dropout 概率。

接下来，我们添加了一个全连接层来对 CIFAR-10 数据集进行分类。在 forward 函数中，我们首先将输入传递给 ViT 模型，然后取最后一层的 hidden state 的平均值作为图像的特征表示，最后使用全连接层进行分类。